[论文解读] University Twitter Engagement: Using Twitter Followers to Rank Universities

Corren G. McCoy, Michael L. Nelson+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2017

Impact of Technology on Adolescents参考文献 17被引用 7

一句话总结

本文提出大学推特参与度（UTE），一种低成本、基于网络的度量方法，通过整合大学官网链接的官方及关联推特账号的粉丝网络，对美国大学进行排名。该方法与专家声誉排名具有较强的肯德尔等级相关性（τ = 0.6018），表明社交媒体参与度可作为机构声誉的可靠、可复现的代理指标，且无需人工数据收集。

ABSTRACT

We examine and rank a set of 264 U.S. universities extracted from the National Collegiate Athletic Association (NCAA) Division I membership and global lists published in U.S. News, Times Higher Education, Academic Ranking of World Universities, and Money Magazine. Our University Twitter Engagement (UTE) rank is based on the friend and extended follower network of primary and affiliated secondary Twitter accounts referenced on a university's home page. In rank-to-rank comparisons we observed a significant, positive rank correlation (τ=0.6018) between UTE and an aggregate reputation ranking which indicates that UTE could be a viable proxy for ranking atypical institutions normally excluded from traditional lists. In addition, we significantly reduce the cost of data collection needed to rank each institution by using only web-based artifacts and a publicly accessible Twitter application programming interface (API).

研究动机与目标

• 开发一种低成本、可复现的传统大学排名系统的替代方案，避免依赖人工数据收集和专家调查。
• 探究通过推特粉丝网络衡量的社交媒体参与度是否与既有的学术声誉排名相关。
• 创建一个公开可获取的大学推特账号及机构人口统计数据集，以支持未来研究。
• 评估UTE是否能公平地对主流排名中通常不包括的机构进行排名，特别是那些社交媒体表现强劲但传统指标有限的机构。
• 证明基于网络、通过API驱动的数据收集方法可生成可靠、按需获取的大学排名，反映公众可见度和机构品牌认知度。

提出的方法

• UTE得分计算为大学主账号及其互关好友（即关注者的朋友）的粉丝总数，其中这些好友的个人资料URI中包含与该大学关联的域名。
• 该方法通过网络抓取提取大学官网链接的所有推特账号，随后通过公开的推特API收集粉丝和好友网络数据。
• 若推特账号的个人资料URI中包含机构的官方域名（如 harvard.edu），则认为该账号与该大学有关联。
• 通过整合多个专家排名（如 U.S. News、Times Higher Education 等）的排名位置，生成调整后的声誉排名（ARR），作为比较的基准。
• 该方法利用公开可访问的推特API端点，确保可复现性，并实现近乎实时的排名更新。
• 数据集（包括推特账号和个人资料及机构人口统计数据）已发布在GitHub上，供其他研究人员复用。

实验结果

研究问题

• RQ1 推特粉丝网络能否作为大学声誉的可靠代理指标，特别是对传统排名中被排除的机构？
• RQ2 大学推特参与度（UTE）得分与既有的基于专家的声誉排名之间的相关性有多强？
• RQ3 UTE指标在多大程度上反映了机构的公众可见度和品牌认知度，而独立于传统绩效指标？
• RQ4 与人工整理相比，基于网络、通过API驱动的方法能否产生可复现且成本低廉的大学排名？
• RQ5 体育赛事曝光度、校友参与度以及机构域名使用等因素如何影响UTE得分？

主要发现

• UTE得分与调整后的声誉排名（ARR）之间表现出较强的肯德尔等级相关性（τ = 0.6018），表明社交媒体参与度与专家共识排名高度一致。
• 该方法通过仅依赖公开的网络资源和推特API，显著降低了数据收集成本，实现了可扩展且可复现的排名机制。
• 拥有高调体育项目的大学（如五强联盟中的高校）往往拥有不成比例高的UTE得分，表明品牌可见度推动了粉丝增长。
• 研究发现，许多官方大学推特账号未得到一致记录或推广，表明机构在社交媒体战略上存在明显缺口。
• UTE指标可按需计算，并实现近乎实时更新，为年度传统排名提供一种动态替代方案。
• 研究指出，名人教师和认证账号可能虚增粉丝数量，但由于其在数据集中占比极低，其影响有限。